企业数据治理的驱动力与目标
导语:近年来,数字经济在世界范围内的影响程度不断加深。企业要适应当前经济发展趋势,实现数字化转型,推动运行效率的提高和业务的高质量发展,必须学会培育、管理和使用一类至关重要的生产要素——数据。
现阶段,许多企业在数据治理工作上徘徊不前,不太明白做数据治理具体是为了什么,也不清楚做完数据治理,应该达成怎样的目标才算事有所成。
而在企业上下组织范围内阐明数据治理的具体驱动因素和应达成的目标,正是中翰推行数据治理项目的基础工作。只有让企业的各层人士清楚了解到我们为何要做数据治理,做完数据治理会有什么成效,才能坚定项目所涉各方面的人员的信心,推动数据治理工作更加顺畅地施行。
一、数据治理的驱动力
宏观来讲,企业实施数据治理,是为了更方便地从数据中获取价值。要将企业内部杂乱无章的数据资源转化为可用于实现企业各项目标的数据资产,必须使用合理的数据治理手段进行整治;而要将数据资产转化为能为企业带来实际效益的各方面渠道,则要依靠数据管理活动。
企业实施数据治理,正是确保数据管理有用武之地的必经之路(如图一所示)。
一般来说,企业在现有数据资源管理方面会存在许多普遍性问题,始终干扰着业务的推进和发展。随着数字化浪潮的冲击和企业的成长,这些问题渐渐溃烂成不可忽视的创口,真实地呈现在企业高层管理者和业务部门眼中、疼在他们心里。这就是所谓“痛点”。
延续多年实战经验,中翰会根据企业实际情况,于普遍问题中发现特殊,找到企业“最痛”的地方,并据此制定数据管理战略规划和数据治理工作章程,且使其与企业的整体业务战略方向一致。
数据治理“痛点”,即实施数据治理的驱动力,有以下几种典型:
1、数据安全与隐私
作为数字经济稳健发展的基石,数据安全的重要性愈发突出。我国对数据安全的高度重视,使得数据安全性、合规性成为外部环境对企业管理的硬性要求。
此外,企业机密或敏感数据泄露、数据访问权限混乱等问题也时不时戳弄着数据管理者的神经。
2、数据质量
数据质量通常被描述为数据的一致性、完整性、合规性、冗余、及时性和有效性6个方面。在实际商业活动中,企业数据质量的低下将对业务开展造成各种严重影响。
比如,产品和客户信息不准确,将会缩减企业销售活动的有效性,降低企业对潜在客户或合作机会的感知度;客户视角信息不齐全,企业将难以为客户提供有效服务,造成客户满意度降低;物资数据不规范、不完整或重码,会导致企业采购效率低下,形成库存积压浪费……
总体来说,企业数据质量的低下,既阻碍了企业由信息化到数字化的转型道路,又在企业的生产经营过程中大量造成资源浪费、流程低效与沟通不便。数据质量的好坏,很大程度上决定着企业数据管理活动的有效性。
遵循18年数据治理实践经验,中翰在推进数据治理工作时,往往把数据质量的改进作为工作的中心环节和主要驱动力。
3、数据交换
近年来,数据孤岛(指数据在各业务系统内孤立存在且描述标准不一,无法相互交互、流动)问题早已成为企业管理的“心腹大患”。不同部门各自为战,数据流通不畅,不仅造成数据的重复、冗余、无效,降低了数据质量,还往往导致各类严重问题。企业的错误决策或决策迟缓,各部门间关系紧张、协作不良,成本浪费、效率低下,客户端到端的体验混杂、评价降低等等情况,都或多或少来源于企业内部数据交换的糟糕状态。由此,从根本上解决数据孤岛的问题,也是现阶段中翰在推进企业数据治理时的首要任务。
二、数据治理目标
数据治理的实施应该达成怎样的目标,为数据管理提供怎样的便利,如何进行监控与评价……以上内容应被划分入企业实施数据治理的重要指导和纲领范围内。只有以明确的数据治理目标为准心,才能使实施过程更加标准科学。
一般而言,宏观视角的数据治理目标大致可分为以下内容:
1、设立全面、科学、可实行、的数据治理规则、制度、政策、程序、指标、工具、权责体系等规范(囊括数据标准、数据质量、数据安全、数据交换、数据运维等各个方面);
2、保障数据隐私与安全;
3、确保数据源头准确;
4、提升数据质量;
5、促进数据共享,打破数据孤岛;
6、切实提升企业数据资产管理能力;
7、确保数据治理成果可持续、可嵌入、可度量。
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